Визуальный интеллект: новые горизонты восприятия

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают эффективный метод создания плотных визуальных представлений объектов на основе RGB-D данных, открывая возможности для более глубокого понимания сцен и взаимодействия с окружающим миром.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Предлагаемый подход использует Alpha‑CLIP для предварительной обработки RGB-изображений и бинарных масок сегментации, извлекая обучающие вложения, которые направляют эффективный Dense Visual Embedding Transformer (DVEFormer) к обучению плотных пиксельных визуальных вложений посредством дистилляции знаний, что позволяет решать различные задачи гибкого понимания сцен, включая поиск по тексту, классическую семантическую сегментацию и робототехнические приложения.

В статье представлен DVEFormer — подход, использующий дистилляцию знаний и RGB-D Трансформеры для генерации плотных, согласованных с текстом визуальных эмбеддингов.

Для эффективного взаимодействия роботов с окружающей средой в бытовых условиях требуется глубокое понимание сцены, выходящее за рамки классической семантической сегментации. В данной работе, озаглавленной ‘Efficient Prediction of Dense Visual Embeddings via Distillation and RGB-D Transformers’, предложен новый подход DVEFormer, основанный на трансформерах и дистилляции знаний, для генерации плотных, текстово-согласованных визуальных представлений. Это позволяет не только выполнять классическую сегментацию, но и обеспечивает гибкий текстовый поиск и создание детализированных 3D-карт. Сможет ли данный подход стать основой для более интуитивного и адаптивного взаимодействия роботов с человеком и окружающей средой?

Понимание Закономерностей: Преодоление Ограничений Традиционной Сегментации

Традиционные подходы к сегментации изображений, основанные на заданном, фиксированном наборе категорий, часто оказываются неэффективными при работе со сложными реальными сценами. Данные методы, известные как сегментация в закрытом множестве, предполагают, что каждый пиксель должен быть отнесен к одной из заранее определенных категорий. Однако, мир вокруг нас гораздо разнообразнее, и изображения часто содержат объекты и сцены, которые не были предусмотрены в процессе обучения алгоритма. Это приводит к ошибкам сегментации, неспособности правильно идентифицировать новые объекты и общей потере точности. В результате, системы, полагающиеся на такие методы, испытывают трудности при адаптации к новым условиям и требуют постоянной перенастройки для поддержания приемлемого уровня производительности.

Существенная сложность современных систем компьютерного зрения заключается в способности улавливать тонкие визуальные детали, выходящие за рамки простой классификации объектов. Традиционные подходы, ориентированные на определение принадлежности изображения к заранее заданным категориям, зачастую игнорируют богатый контекст и нюансы, присутствующие в реальных сценах. Например, различение оттенков настроения по выражению лица или понимание тонких изменений в освещении, влияющих на восприятие объектов, требует анализа гораздо более глубокого уровня, чем простое определение «человек» или «автомобиль». Способность улавливать эти нюансы критически важна для создания действительно интеллектуальных систем, способных адаптироваться к сложным и непредсказуемым условиям окружающей среды и эффективно взаимодействовать с миром.

Существующие методы сегментации изображений зачастую демонстрируют ограниченную способность к обобщению, сталкиваясь с трудностями при обработке принципиально новых сцен и объектов. Это связано с тем, что большинство алгоритмов обучаются на фиксированном наборе данных, и при столкновении с визуальной информацией, отличной от той, на которой они тренировались, их производительность резко снижается. Неспособность к адаптации ограничивает применение этих методов в динамичных реальных условиях, где постоянно появляются новые объекты и меняется освещение, требуя от системы гибкости и умения экстраполировать полученные знания на незнакомые ситуации. В результате, возникает необходимость в разработке более устойчивых и обобщающих алгоритмов, способных эффективно работать в условиях неопределенности и постоянно меняющегося окружения.

Современные подходы к сегментации изображений всё чаще сталкиваются с необходимостью перехода от простой классификации каждого пикселя к созданию так называемых «пространств вложений», где каждый объект или область представлен многомерным вектором, отражающим его семантическое значение. Вместо определения принадлежности пикселя к заранее заданному классу, подобная система стремится уловить суть изображения, кодируя его содержание в компактном и информативном виде. Это позволяет не только более точно идентифицировать объекты, но и понимать их взаимосвязи и контекст, обеспечивая возможность обобщения и адаптации к новым, ранее не встречавшимся сценам и объектам. Такой переход от пиксельной классификации к семантическим вложениям открывает путь к созданию более интеллектуальных и гибких систем компьютерного зрения, способных к более глубокому пониманию визуальной информации.

Предложенный подход DVEFormer успешно предсказывает плотные визуальные представления (DVE) на новых данных, обеспечивая как классическую семантическую сегментацию, так и поиск объектов по текстовым запросам, расширяя возможности за пределы фиксированного набора классов, при этом полученные представления легко интегрируются в существующие картографические системы, о чем свидетельствует цветовая кодировка, соответствующая <span class="katex-eq" data-katex-display="false">cosine similarity</span> (красный цвет - высокая, белый - низкая). — Предложенный подход DVEFormer успешно предсказывает плотные визуальные представления (DVE) на новых данных, обеспечивая как классическую семантическую сегментацию, так и поиск объектов по текстовым запросам, расширяя возможности за пределы фиксированного набора классов, при этом полученные представления легко интегрируются в существующие картографические системы, о чем свидетельствует цветовая кодировка, соответствующая $cosine similarity$ (красный цвет — высокая, белый — низкая).

DVEFormer: Дистилляция Знаний для Плотных Визуальных Вложений

DVEFormer использует подход к плотному предсказанию, основанный на дистилляции знаний (Knowledge Distillation). Суть метода заключается в обучении «студенческой» модели (DVEFormer) путём передачи знаний от более мощной «учительской» модели (Alpha-CLIP). В процессе дистилляции, «студент» учится имитировать выходные данные «учителя», что позволяет ему приобрести способность генерировать семантически значимые плотные визуальные представления, даже при меньшем количестве параметров и вычислительных ресурсах. Этот процесс позволяет эффективно переносить знания от сложной модели к более компактной, сохраняя при этом высокую точность и обобщающую способность.

Архитектура DVEFormer базируется на EMSAFormer и включает в себя энкодер на основе Swin-Transformer для эффективной обработки RGB-D данных. Swin-Transformer использует механизм оконного внимания (window attention), что позволяет снизить вычислительную сложность при обработке изображений высокого разрешения. В отличие от традиционных Transformer-архитектур, Swin-Transformer выполняет операции внимания локально в пределах каждого окна, а затем использует сдвиг окон (window shifting) для обеспечения глобальной связи между окнами. Это позволяет модели эффективно извлекать признаки из RGB-изображений и карт глубины, сохраняя при этом приемлемую вычислительную нагрузку.

В DVEFormer для обучения модели генерации плотных визуальных представлений используется метод передачи знаний (Knowledge Distillation) от более мощной модели-учителя — Alpha-CLIP. Alpha-CLIP предоставляет информацию о соответствии визуальных признаков и текстовых описаний, направляя процесс обучения студенческой модели. В частности, студент обучается минимизировать расхождение между своими предсказаниями и предсказаниями учителя для соответствующих визуальных и текстовых данных, что позволяет получить плотные визуальные представления, согласованные с текстовыми описаниями и обладающие высокой семантической значимостью. Этот процесс передачи знаний позволяет студенческой модели, несмотря на меньший размер, достигать сравнимой производительности с учителем в задаче получения текстово-согласованных визуальных представлений.

В результате процесса дистилляции знаний, полученная модель-ученик (student model) способна генерировать плотные визуальные представления (dense visual embeddings), характеризующиеся семантической осмысленностью и адаптивностью. Это означает, что сгенерированные векторы отражают содержание визуальной информации, позволяя эффективно выполнять задачи, требующие понимания семантики изображения, такие как семантическая сегментация или поиск по изображениям. Адаптивность обеспечивает возможность применения полученных представлений к различным задачам и доменам без существенной перенастройки модели.

Визуализация векторных представлений сегментов, полученных с помощью Alpha‑CLIP, показывает, что подавление глобального контекста сцены (при <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> \alpha = 0.65 </span>) позволяет более чётко разделить кластеры по семантическим классам, в отличие от исходных представлений, где кластеризация в основном происходит по классу сцены, что было достигнуто с использованием PCA и t-SNE с косинусным расстоянием. — Визуализация векторных представлений сегментов, полученных с помощью Alpha‑CLIP, показывает, что подавление глобального контекста сцены (при $\alpha = 0.65$ ) позволяет более чётко разделить кластеры по семантическим классам, в отличие от исходных представлений, где кластеризация в основном происходит по классу сцены, что было достигнуто с использованием PCA и t-SNE с косинусным расстоянием.

Валидация и Производительность на Разнообразных Наборах Данных

Модель DVEFormer прошла тщательную валидацию на нескольких общепринятых наборах данных для сегментации внутренних пространств, включая ScanNet, SUN RGB-D и NYUv2. ScanNet содержит 3D-реконструкции реальных помещений с семантической аннотацией, обеспечивая оценку производительности в сложных и реалистичных сценариях. SUN RGB-D предоставляет данные RGB-D с широким разнообразием сцен и объектов, что позволяет оценить обобщающую способность модели. NYUv2, являясь одним из первых крупных наборов данных для сегментации внутренних помещений, служит эталонным для сравнения с существующими методами и подтверждения эффективности DVEFormer в стандартных условиях.

Модель DVEFormer демонстрирует высокую производительность как в задачах семантической сегментации с открытой лексикой (Open-Vocabulary Segmentation), так и в традиционных задачах сегментации с фиксированным набором классов (Closed-Set Segmentation). На датасетах NYUv2 и ScanNet модель достигает показателей средней точности по классам (mIoU), сопоставимых с результатами современных алгоритмов. Это подтверждает эффективность архитектуры DVEFormer в различных сценариях семантического понимания сцены.

Обучение DVEFormer дополняется использованием синтетических данных, полученных из Hypersim, и расширяется за счет датасета ADE20k. Применение синтетических данных позволяет увеличить разнообразие обучающей выборки и улучшить обобщающую способность модели, особенно в условиях, когда реальные данные ограничены или недостаточно представлены. Включение ADE20k, содержащего широкий спектр сцен и объектов, способствует повышению устойчивости модели к различным визуальным условиям и улучшает ее способность к сегментации в новых, ранее не встречавшихся окружениях.

Модель DVEFormer демонстрирует возможность работы в реальном времени на платформе NVIDIA Jetson AGX Orin. Меньшая версия модели обеспечивает пропускную способность 77.0 кадров в секунду (FPS), в то время как большая версия достигает 26.3 FPS. Данные показатели подтверждают применимость DVEFormer для задач, требующих обработки данных в реальном времени, и делают ее подходящей для использования в мобильных приложениях и других платформах с ограниченными вычислительными ресурсами.

Эксперименты на наборе данных NYUv2 показали, что использование масок ground truth для оценки производительности позволяет оценить разрыв между обученными моделями и идеальным результатом, а не только эффективность процесса дистилляции знаний, при этом производительность была измерена на NVIDIA Jetson AGX Orin с использованием Float16 и TensorRT 10.3 (JetPack 6.2), а подробности метрик и экспериментальной установки приведены в разделе IV-C.

К Интеллектуальным Средам: Понимание Сцены и Картографирование

Созданные плотные визуальные вложения оказались эффективны не только для сегментации изображений, но и стали основой для построения трехмерных карт окружения с использованием метода NDT Mapping (Normal Distributions Transform). Данный подход позволяет преобразовывать визуальную информацию в точную геометрическую репрезентацию пространства, где каждая точка описывается нормальным распределением, что обеспечивает надежность и устойчивость к шумам. Использование визуальных вложений в качестве входных данных для NDT Mapping значительно повышает качество и детализацию получаемых карт, позволяя создавать более реалистичные и информативные модели окружающего мира. Такая интеграция открывает возможности для точной локализации роботов, навигации в сложных условиях и создания интерактивных виртуальных сред.

Архитектура DVEFormer позволяет создавать детальные и семантически насыщенные представления окружающего пространства за счет интеграции полученных плотных визуальных вложений в системы построения карт. В отличие от традиционных методов, которые фокусируются исключительно на геометрической реконструкции, DVEFormer обогащает карту информацией о семантическом значении объектов — например, различает стены, двери, мебель и других участников сцены. Это достигается путем сопоставления визуальных вложений с соответствующими семантическими категориями, что позволяет не просто построить трехмерную модель окружения, но и «понять» его структуру и назначение. Такое сочетание геометрической точности и семантического понимания открывает новые возможности для создания действительно интеллектуальных сред, способных адаптироваться к потребностям пользователей и обеспечивать более естественное взаимодействие.

Возможность создания детальных семантических представлений сцены открывает широкие перспективы для развития интеллектуальных систем. В частности, это позволяет существенно улучшить навигацию роботов, предоставляя им не просто геометрическую карту окружения, но и понимание объектов и их функций. Технологии дополненной реальности получают возможность более реалистично интегрировать виртуальные объекты в реальный мир, учитывая семантическую информацию об окружении. Кроме того, создание виртуальных сред становится более эффективным и детализированным, поскольку система способна автоматически генерировать реалистичные и осмысленные сцены, что особенно ценно для моделирования, обучения и развлечений. По сути, данная технология является ключевым шагом к созданию по-настоящему интеллектуальных сред, способных адаптироваться и взаимодействовать с пользователем на качественно новом уровне.

Сочетание семантического понимания окружающей среды и геометрической реконструкции открывает путь к созданию по-настоящему интеллектуальных сред, способных адаптироваться к потребностям пользователя. Вместо простого отображения пространства, система способна понимать его — распознавать объекты, их функции и взаимосвязи. Это позволяет не только создавать детальные трехмерные карты, но и наделять окружение способностью реагировать на действия и запросы человека. Представьте себе помещение, которое автоматически регулирует освещение и температуру в зависимости от присутствия людей и их предпочтений, или робота, способного ориентироваться в сложной обстановке, понимая назначение различных объектов и избегая препятствий. Такой подход выходит за рамки простого сбора данных и приближает нас к созданию действительно отзывчивых и интуитивно понятных сред обитания.

Трехмерное неразрушающее картирование сцены из ScanNet демонстрирует классическую семантическую сегментацию и результаты поиска по тексту, где высокая схожесть обозначена красным, а низкая - белым, при этом для наглядности представлено RGB-изображение соответствующей позы, а детали семантических цветов можно найти на рисунке 3. — Трехмерное неразрушающее картирование сцены из ScanNet демонстрирует классическую семантическую сегментацию и результаты поиска по тексту, где высокая схожесть обозначена красным, а низкая — белым, при этом для наглядности представлено RGB-изображение соответствующей позы, а детали семантических цветов можно найти на рисунке 3.

Исследование демонстрирует, как DVEFormer эффективно извлекает плотные визуальные представления из RGB-D изображений, используя знания, полученные посредством дистилляции и трансформеров. Этот подход позволяет системе не просто распознавать объекты, но и понимать их взаимосвязь в пространстве, что критически важно для задач трехмерного картографирования и поиска объектов по текстовому запросу. Как однажды заметила Фэй-Фэй Ли: «Искусственный интеллект — это не просто создание машин, которые могут выполнять задачи, но и создание машин, которые могут учиться и адаптироваться». Данная работа подтверждает эту мысль, демонстрируя способность модели к обобщению знаний и применению их в различных контекстах, что является ключевым шагом к созданию действительно интеллектуальных систем.

Что Дальше?

Представленная работа, безусловно, открывает новые горизонты в генерации плотных визуальных представлений. Однако, следует признать, что стремление к всеобъемлющему пониманию сцены посредством трансформеров и дистилляции знаний — задача, требующая постоянного уточнения границ возможного. Вопрос не в том, насколько точно можно скопировать «знания» учителя, а в том, как создать систему, способную к самостоятельному, творческому обобщению визуальной информации.

Особый интерес представляет потенциальная уязвимость моделей к «шуму» в данных RGB-D. Несовершенство сенсоров, неполнота данных, искажения перспективы — всё это факторы, способные существенно повлиять на качество получаемых представлений. Поэтому, дальнейшие исследования должны быть направлены на разработку методов, устойчивых к подобным неточностям, и на интеграцию с системами активного восприятия, способными самостоятельно уточнять и дополнять информацию.

В конечном итоге, ценность представленного подхода определяется не только его эффективностью в задачах 3D-картирования или поиска объектов по текстовому запросу, но и его способностью приблизить нас к созданию систем, способных к подлинному «зрению» — не просто регистрации визуальных данных, а их осмыслению и интерпретации в контексте реального мира. И, разумеется, необходимо помнить, что любое «понимание» — это всегда лишь приближение, модель, а не абсолютная истина.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.00359.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-06 04:05